Case Presentations Combining Family-Based Treatment with the Unified Protocols for Transdiagnostic Treatment of Emotional Disorders in Children and Adolescents for Comorbid Avoidant Restrictive Food Intake Disorder and Autism Spectrum Disorder.
Notice bibliographique
Résumé
, which presents with high prevalence rates in community and clinical settings. Given its recent diagnostic recognition, validated and standardized treatments for this population are lacking. In addition, given the complexity, heterogeneity of symptoms, and high rates of psychiatric comorbidities in the ARFID population, new models of care are required. The current therapy model combines two evidence-based treatments - Family Based Treatment (FBT) and the Unified Protocols for Transdiagnostic Treatment of Emotional Disorders in Children and Adolescents (UP-C/A) - for young patients with ARFID plus Autism Spectrum Disorder (ASD), which allows clinicians to personalize care based on each patient's unique presenting needs. This paper presents two distinct cases which showcase the use of the FBT+UP for ARFID approach for treating comorbid ARFID and ASD in a clinical setting. Case 1 demonstrates the application and reliance on FBT, while Case 2 draws upon UP to facilitate behavioural change in the patient. Case backgrounds, presenting problems, and treatment approaches combining the two evidence-based treatments are presented and discussed. The cases demonstrate the unique challenges of treating young patients with comorbid ARFID and ASD, along with the proposed benefits of the combined approach with this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».